自动驾驶之环境感知：计算机视觉：车道线检测自动驾驶之环境感知：计算机视觉：车道线检测
与道路边界识别与道路边界识别
自动驾驶技术概览自动驾驶技术概览
在自动驾驶技术的领域中，车辆能够自主感知环境、做出决策并执行操作，以实现从起点到终点
的安全行驶。这一过程涉及多个关键技术，其中环境感知尤为关键，它确保车辆能够实时理解周
围环境，包括识别其他车辆、行人、障碍物以及道路条件。计算机视觉作为环境感知的核心技术
之一，通过摄像头捕捉的图像来分析和理解道路场景，为自动驾驶系统提供视觉信息。
1. 环境感知的重要性环境感知的重要性
环境感知是自动驾驶系统安全运行的基石。它使车辆能够识别并响应各种道路状况，如交通信
号、标志、行人、其他车辆以及道路边界。准确的环境感知能力可以提高驾驶安全性，减少交通
事故，同时优化交通流量，提升驾驶效率。
2. 计算机视觉在自动驾驶中的应用计算机视觉在自动驾驶中的应用
计算机视觉在自动驾驶中的应用主要集中在以下几个方面：
• 目标检测与识别目标检测与识别：识别道路上的车辆、行人、动物等。
• 车道线检测车道线检测：识别并跟踪车道线，确保车辆保持在车道内行驶。
• 道路边界识别道路边界识别：识别道路边缘，避免车辆偏离道路。
• 交通标志识别交通标志识别：识别交通信号和标志，如红绿灯、限速标志等。
• 障碍物检测障碍物检测：检测并避免道路上的障碍物，如石头、坑洞等。
2.1 车道线检测车道线检测
车道线检测是通过图像处理和机器学习技术，从摄像头捕捉的图像中识别出车道线的位置和形
状。这一过程通常包括图像预处理、特征提取、车道线检测和车道线跟踪等步骤。
图像预处理图像预处理
预处理阶段包括图像的灰度化、高斯模糊、边缘检测等，以增强车道线的可见性，减少噪声干
扰。
特征提取特征提取
特征提取阶段利用Hough变换、Sobel算子等方法，从预处理后的图像中提取出车道线的特征。
